RNN 모델로 CIFAR10 이미지 분류하기 Part1. 전처리 Augmentation / DataLoad with Pytorch

오늘은 "CNN을 활용한 MNIST 데이터 분류하기"에 이어 "RNN 모델로 CIFAR10 이미지 분류하기" 실습을 해보려고 합니다. RNN 모델은 보통 순차 데이터에 사용됩니다. 사실 처음에는 뉴스 기사 주제 분류하기를 진행하려고 했으나, 자연어 처리가 복잡하여 RNN 모델보다 전처리에 집중되는 느낌이 들더라구요. 그래서 전처리가 비교적 단순한 CIFAR10 이미지 분류를 통해 RNN 모델에 대해 알아보려고 합니다. ** 본 포스팅은 pc버전에 최적화되어 있습니다. CNN을 활용한 MNIST 데이터 분류 예제 :: Part2. CNN 모델 구현하기 with Pytorch 저번 포스팅에서 CNN 구조에 대해서 알아보았습니다. 이번에는 Pytorch를 이용해서 CNN 모델을 구현... blog.naver.com RNN 모델로 CIFAR-10 이미지 분류하기 CIFAR-10 오늘 사용할 데이터인 CIFAR-10 데이터에 대해 알아봅시다. torchvision의 datasets에서 제공 ...